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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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Python機器學習算法之k均值聚類(k-means)

Python機器學習算法之k均值聚類(k-means)
2018-05-23
Python機器學習算法之k均值聚類(k-means) 一開始的目的是學習十大挖掘算法(機器學習算法),并用編碼實現(xiàn)一遍,但越往后學習,越往后實現(xiàn)編碼,越發(fā)現(xiàn)自己的編碼水平低下,學習能力低。這一個k-means算法用Py ...
如何使用 Python 開始建立你的數(shù)據(jù)分析項目
2018-05-20
如何使用 Python 開始建立你的數(shù)據(jù)分析項目 現(xiàn)在有很多博文對復雜的機器學習算法和前沿的技術進行了展示,而這也促使數(shù)據(jù)科學家們慢慢變成了“社交控”(FOMO)。但數(shù)據(jù)分析的基本內容究竟是什么樣的?你應當怎 ...

Python編程實現(xiàn)使用線性回歸預測數(shù)據(jù)

Python編程實現(xiàn)使用線性回歸預測數(shù)據(jù)
2018-05-17
Python編程實現(xiàn)使用線性回歸預測數(shù)據(jù) 本文中,我們將進行大量的編程——但在這之前,我們先介紹一下我們今天要解決的實例問題。 1) 預測房子價格 房價大概是我們中國每一個普通老百姓比較關心的問題,最 ...

Python使用遺傳算法解決最大流問題

Python使用遺傳算法解決最大流問題
2018-05-15
Python使用遺傳算法解決最大流問題 本文為大家分享了Python遺傳算法解決最大流問題,供大家參考,具體內容如下 Generate_matrix     def Generate_matrix(x,y):  import numpy as np   ...

Python實現(xiàn)的歸并排序算法示例

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2018-05-04
Python實現(xiàn)的歸并排序算法示例 本文實例講述了Python實現(xiàn)的歸并排序算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 歸并排序是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法,該算法是采用分治法(Divide and Conquer) ...
Python矩陣常見運算操作實例總結
2018-04-26
Python矩陣常見運算操作實例總結 本文實例講述了Python矩陣常見運算操作。分享給大家供大家參考,具體如下: python的numpy庫提供矩陣運算的功能,因此我們在需要矩陣運算的時候,需要導入numpy的包。 一.numpy ...
Python使用稀疏矩陣節(jié)省內存實例
2018-04-25
Python使用稀疏矩陣節(jié)省內存實例 這篇文章主要介紹了Python使用稀疏矩陣節(jié)省內存實例,矩陣中非零元素的個數(shù)遠遠小于矩陣元素的總數(shù),并且非零元素的分布沒有規(guī)律,則稱該矩陣為稀疏矩陣,需要的朋友可以參考下 ...

利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解

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2018-04-20
利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解 數(shù)據(jù)科學家并不遜色于藝術家。他們用數(shù)據(jù)可視化的方式繪畫,試圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)內隱藏的模式或表達對數(shù)據(jù)的見解。更有趣的是,一旦接觸到任何可視化的內容、數(shù)據(jù)時,人類 ...

Python實現(xiàn)螺旋矩陣的填充算法示例

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2018-04-11
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機器學習中的非均衡分類問題
2018-04-09
機器學習中的非均衡分類問題 非均衡分類問題是指在分類器訓練時,正例數(shù)目和反例數(shù)目不相等(相差很大),或者錯分正反例導致的代價不同(可從代價矩陣觀測)時存在的問題。 而大多數(shù)情況下,不同類別的分類 ...

Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點圖實例

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2018-04-06
Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點圖實例 這篇文章主要介紹了Python+matplotlib繪制不同大小和顏色散點圖實例,matplotlib的用法是比較多種多樣的,下面一起看看其中的一個實例吧 具有不同標記顏 ...
Python中文文本聚類
2018-04-03
Python中文文本聚類 查看百度搜索中文文本聚類我失望的發(fā)現(xiàn),網(wǎng)上竟然沒有一個完整的關于Python實現(xiàn)的中文文本聚類(乃至搜索關鍵詞python 中文文本聚類也是如此),網(wǎng)上大部分是關于文本聚類的Kmeans聚類的原 ...

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法
2018-03-24
基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法,其原理為:矩陣M可以寫成矩陣A、B與C相乘得到,而B可以與A或者C合并,就變成了兩個元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例

Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例
2018-02-15
Python使用matplotlib填充圖形指定區(qū)域代碼示例 本文代碼重點在于演示Python擴展庫matplotlib.pyplot中fill_between()函數(shù)的用法。 importnumpy as np importmatplotlib.pyplot as plt & ...

Python實現(xiàn)的隨機森林算法與簡單總結

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2018-02-15
Python實現(xiàn)的隨機森林算法與簡單總結 本文實例講述了Python實現(xiàn)的隨機森林算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 隨機森林是數(shù)據(jù)挖掘中非常常用的分類預測算法,以分類或回歸的決策樹為基分類器。算法 ...

Python模擬隨機游走圖形效果示例

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2018-02-11
Python模擬隨機游走圖形效果示例 本文實例講述了Python模擬隨機游走圖形效果。分享給大家供大家參考,具體如下: 在python中,可以利用數(shù)組操作來模擬隨機游走。 下面是一個單一的200步隨機游走的例子, ...

Python機器學習之決策樹算法實例詳解

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2018-02-10
Python機器學習之決策樹算法實例詳解 本文實例講述了Python機器學習之決策樹算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 決策樹學習是應用最廣泛的歸納推理算法之一,是一種逼近離散值目標函數(shù)的方法,在這種方 ...

Python實現(xiàn)圖片滑動式驗證識別方法

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2018-01-28
Python實現(xiàn)圖片滑動式驗證識別方法 1 abstract 驗證碼作為一種自然人的機器人的判別工具,被廣泛的用于各種防止程序做自動化的場景中。傳統(tǒng)的字符型驗證安全性已經(jīng)名存實亡的情況下,各種新型的驗證碼如雨后 ...

Python語言描述機器學習之Logistic回歸算法

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2018-01-23
Python語言描述機器學習之Logistic回歸算法 本文介紹機器學習中的Logistic回歸算法,我們使用這個算法來給數(shù)據(jù)進行分類。Logistic回歸算法同樣是需要通過樣本空間學習的監(jiān)督學習算法,并且適用于數(shù)值型和標稱型 ...

Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法

Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法
2018-01-23
Python使用三種方法實現(xiàn)PCA算法 主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元統(tǒng)計中的重要內容,也廣泛應用于機器學習和其它領域。它的主要作用是對高維數(shù)據(jù)進行降維。PCA把原先的n個特征用數(shù) ...

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